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随着信息技术的发展,企业业务系统日益完善,积累了大量的企业数据资产,而机器学习等新兴技术的出现,为处理海量数据带来了可能性,也为非现场审计提供了技术基础。应用机器学习技术创建相应的非现场审计模型,能够有效地提高审计工作的效率,扩宽审计覆盖面,并为加强审计监督提供了新途径。本文介绍了应用朴素贝叶斯和K-means聚类两种机器学习算法构建的非现场审计模型的原理及实践经验。